如何在计算每组平均值时在ddply中删除第5个和第95个百分位数

如何解决如何在计算每组平均值时在ddply中删除第5个和第95个百分位数

我有一个很大的数据集，每个物种都有几个特征值。我想计算每个特征值的平均值，不包括第5个百分点和第95个百分点。我正在使用ddply函数，但无法做到这一点。非常感谢您的帮助。

解决方法

这里是一个函数mean2，用于计算调整后的均值。

mean2 <- function(x,na.rm = FALSE,probs = c(0.05,0.95),...){
  if(na.rm) x <- x[!is.na(x)]
  qq <- quantile(x,probs = probs)
  keep <- x > qq[1] & x < qq[2]
  mean(x[keep],...)
}

通过mutate分组后，现在species具有功能的data.frame。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(species) %>%
  mutate(mean = mean2(trait))

测试数据创建代码

set.seed(1234)
species <- sample(LETTERS[1:3],20,TRUE)
trait <- sample(2:8,TRUE)
trait[sample(20,3)] <- sample(50:60,3)
trait[sample(20,1)] <- -2
df <- data.frame(species,trait)

,

具有for循环：

means = numeric()
for(i in df$Species){
  x = df$Trait[which(df$Species==i)]
  means[i] = mean(x[which(x<=quantile(x,0.95) & x>=quantile(x,0.05))])
  }
}

使用的虚拟数据：

df = data.frame(
  Species = sample(rep(LETTERS[1:5],8),40),Trait = rnorm(40,5,3))